已知问题

本版本确认存在以下问题。对于 API 已知问题，请参见 API 已知问题。

 

VisionPro Deep Learning 3.2

GPU

• 使用旧的 GPU 时，与 1.0.0 相比，处理速度可能会减慢。由于 NVIDIA 内部问题，使用 NVIDIA GeForce® RTX™ 20 或更早系列时，与 1.0.0 相比，处理速度可能会减慢。

• 由于存在与 GUI 和训练相关的几个问题，VisionPro Deep Learning3.2 的所有用户必须使用以下版本的 NVIDIA 驱动程序：

  • 在 VisionPro Deep Learning 3.2 后，建议的 GPU 驱动程序范围从 528.02 到 532.03，使用的测试版本为 528.02。使用的驱动程序版本高于 532.03 可能造成 高细节 中训练和处理时间较短。

 

Cognex Deep Learning Studio (GUI)

• 如果您在创建报告期间注销 PC，某些图像将显示为黑色。为了避免此问题，请不要在创建报告时注销 PC（不关闭远程环境也不锁定屏幕）。

• 在尝试同时打开 2 个不同版本的 VisionPro Deep Learning，或同时启动参数搜索和 VisionPro Deep Learning 时，偶尔会出现“未找到许可证”错误。

 

工作区

• 当用户或系统在短时间内重复保存工作区时会发生 Boost::filesystem::rename 错误。这只是针对在保存时出现问题发出的警报。只能通过再次保存工作区来解决此问题。
• 从 ViDi Suite 导入的工作区中显示组。

• 如果导入的包含“组”的工作区是在 4.1 和之前版本中创建的，则“组”仍会在 Cognex Deep Learning Studio 3.0 中显示，但您不能进行修改。

• 有关此问题的解决方法，请参阅常问问题。

• 建议删除先前工作区中的“组”，然后导入 Cognex Deep Learning Studio 3.0。

• 特别是在工作区大于 10 GB 的情况下，
  • 同时在不同的大型工作区中克隆工具时，克隆工作不会结束。
  • 在创建的报告中未包含某些图像。

 

工具 - 一般

• 如果由于非特定原因而导致工具保存不当，则无法导出或克隆工作区或工具。可以通过再次处理工具并保存工作区来避免此问题。

• 对于所有工具，如果工具因某种未知原因崩溃，则在导入包含此工具的工作区时会删除此工具中的图像。

• 如果数据库概述中的集合名称包含单引号 (')，则不能更改该集合的名称。

• 如果数据库概述中的集合名称包含单引号 (')，则当您尝试通过单击数据库概述中的该集合的图标来过滤视图浏览器上的视图时会发生错误。

 

工具 - 红色分析

• GPU 和 CPU 的处理结果是不同的。区别在于结果的第二个小数位。例如，当分别使用 CPU 和 GPU 进行处理时，可以获得不同的结果，例如 0.80 和 0.81。

• 在红色分析工具中，缺陷区域不能延伸到视图的左侧。为了避免此问题，当缺陷区域触及图像的左侧时，请设置比原始图像尺寸宽 4 个像素的 ROI。例如，如果您有一个大小为（x=0，y=0，w=100，h=100）的图像，并且它已检测到图像左侧存在区域接触，请将 ROI 大小设置为（x=-4，y=0，w=104，h=100）。

• 当您设置较小的特征尺寸（尤其是小于 10）并训练红色分析工具（同时在“监督”和“无监督”模式下）时，工作区将会变大。用于在工作区中保存热力图的 vvb 文件是主要原因。例如：
  • 特征尺寸=10，采样密度=3，8192x8192 图像：1 个 vvb 文件大小=94 MB
  • 特征尺寸=10，采样密度=10，8192x8192 图像：1 个 vvb 文件大小=1 GB
  • 特征尺寸=40，采样密度=3，8192x8192 图像：1 个 vvb 文件大小=23 KB

• 对于红色分析监督模式（高细节和聚焦），应用区域筛选条件可能会影响自动阈值的结果，使其在生成最佳 F1 得分的最佳阈值时受到影响。

• 对于红色分析高细节，更改工具参数中的处理参数值并回滚到原始值可能会影响结果的小数点后 4 位。

• 对于红色分析高细节，一般来说，您可以猜到在减小降采样尺寸时处理时间会增加，但可能会发生相反的情况，而这不是错误。

• 对于红色分析监督，如果每个视图中有极大量的缺陷区域，特别是当工具没有得到足够的训练时，VisionPro Deep Learning 将变得缓慢，预期的处理时间值将变得不准确。请使用经过重新训练的工具来充分学习图像信息。

• 对于红色分析工具，标记缺陷区域的面积与通过接受（右键单击标记区域 → 单击接受区域）该标记区域而创建的标注缺陷区域的面积略有不同。

• 对于红色分析聚焦监督，当存在多种类型的标记缺陷区域时，其数据库概述会崩溃。

 

工具 - 绿色分类

• 对高细节模式的绿色分类工具完成训练之后，将无法更改该类的名称。

• 对于绿色分类高细节，在工具第一次处理时，调整视图大小需要更长的时间。

• 对于绿色分类高细节，在工具第一次处理时，处理准备需要更长的时间。

 

工具 - 蓝色读取

• 对于蓝色读取，无论图像文件信息中的标记复选框是启用还是禁用，标记都会显示在视图上。这个问题自 ViDi 4.1 以来就存在。

 

参数搜索

• 在“主页”中，如果您在路径中设置 1 层深度目录路径（示例："E:/" 或 "A:/"），参数搜索会终止并显示错误，您无法重新将其打开。有关此问题的解决方法，请参阅在主页的路径处设置 1 层深目录后，无法启动参数搜索。。

 

VisionPro Deep Learning 服务

• MultipleDevicesPerTool 不再支持 VisionPro Deep Learning。因此，如果为服务选择“--gpu-mode =MultipleDevicesPerTool”，则会出现“发生一个或多个错误”的错误消息。请选择其他选项以运行 VisionPro Deep Learning Service。
• 对于 VisionPro Deep Learning Service，当前禁用了“工作区”面板右键单击弹出菜单上的“导出运行时工作区至服务”。要导出运行时工作区，请转到并选择工作区 - 导出运行时工作区至服务。
• 对于 VisionPro Deep Learning Service，当托管服务具有 2 个不同服务器端口（客户端 1 通过端口 1 连接，客户端 2 通过端口 2 连接）的服务时，如果某个工作区已被客户端使用，“锁定”图标不会出现在此客户端“工作区”中的工作区上。

 

 

VisionPro Deep Learning 2.1 (2.0, 2.1.1)

GPU

• 使用旧的 GPU 时，与 1.0.0 相比，处理速度可能会减慢。由于 NVIDIA 内部问题，使用 NVIDIA GeForce® RTX™ 20 或更早系列时，与 1.0.0 相比，处理速度可能会减慢。

 

操作系统 (OS)

• 由于 NVIDIA 驱动程序引起的操作系统兼容性问题，在 VisionPro Deep Learning 上不支持 Windows Server 2016 。对于 Windows Server 2016 环境下的用户，必须从 Windows Server 2016 升级到 Windows Server 2019 后才能使用 VisionPro Deep Learning 服务器。只有配置为使用 Deep Learning 客户端/服务器功能的“服务器”支持 Windows Server 2019。

 

Cognex Deep Learning Studio (GUI)

• 如果您在创建报告期间注销 PC，某些图像将显示为黑色。为了避免此问题，请不要在创建报告时注销 PC（不关闭远程环境也不锁定屏幕）。

• 在尝试同时打开 2 个不同版本的 VisionPro Deep Learning，或同时启动参数搜索和 VisionPro Deep Learning 时，偶尔会出现“未找到许可证”错误。

 

工作区

• 当用户或系统在短时间内重复保存工作区时会发生 Boost::filesystem::rename 错误。这只是针对在保存时出现问题发出的警报。只能通过再次保存工作区来解决此问题。
• 从 ViDi Suite 导入的工作区中显示组。

• 如果导入的包含“组”的工作区是在 4.1 和之前版本中创建的，则“组”仍会在 Cognex Deep Learning Studio 中显示，但您不能进行修改。

• 有关此问题的解决方法，请参阅常问问题。

• 建议删除先前工作区中的“组”，然后导入 Cognex Deep Learning Studio。

• 特别是在工作区大于 10 GB 的情况下，
  • 同时在不同的大型工作区中克隆工具时，克隆工作不会结束。
  • 在创建的报告中未包含某些图像。

 

工具 - 一般

• 如果由于非特定原因而导致工具保存不当，则无法导出或克隆工作区或工具。可以通过再次处理工具并保存工作区来避免此问题。

• 对于所有工具，如果工具因某种未知原因崩溃，则在导入包含此工具的工作区时会删除此工具中的图像。

• 如果数据库概述中的集合名称包含单引号 (')，则不能更改该集合的名称。

• 如果数据库概述中的集合名称包含单引号 (')，则当您尝试通过单击数据库概述中的该集合的图标来过滤视图浏览器上的视图时会发生错误。

 

工具 - 红色分析

• GPU 和 CPU 的处理结果是不同的。区别在于结果的第二个小数位。例如，当分别使用 CPU 和 GPU 进行处理时，可以获得不同的结果，例如 0.80 和 0.81。

• 在红色分析工具中，缺陷区域不能延伸到视图的左侧。为了避免此问题，当缺陷区域触及图像的左侧时，请设置比原始图像尺寸宽 4 个像素的 ROI。例如，如果您有一个大小为（x=0，y=0，w=100，h=100）的图像，并且它已检测到图像左侧存在区域接触，请将 ROI 大小设置为（x=-4，y=0，w=104，h=100）。

• 当您设置较小的特征尺寸（尤其是小于 10）并训练红色分析工具（同时在“监督”和“无监督”模式下）时，工作区将会变大。用于在工作区中保存热力图的 vvb 文件是主要原因。例如：
  • 特征尺寸=10，采样密度=3，8192x8192 图像：1 个 vvb 文件大小=94 MB
  • 特征尺寸=10，采样密度=10，8192x8192 图像：1 个 vvb 文件大小=1 GB
  • 特征尺寸=40，采样密度=3，8192x8192 图像：1 个 vvb 文件大小=23 KB

• 对于红色分析监督模式（高细节和聚焦），应用区域筛选条件可能会影响自动阈值的结果，使其在生成最佳 F1 得分的最佳阈值时受到影响。

• 对于红色分析高细节，更改工具参数中的处理参数值并回滚到原始值可能会影响结果的小数点后 4 位。

• 对于红色分析高细节，一般来说，您可以猜到在减小降采样尺寸时处理时间会增加，但可能会发生相反的情况，而这不是错误。

• 对于红色分析监督，如果每个视图中有极大量的缺陷区域，特别是当工具没有得到足够的训练时，VisionPro Deep Learning 将变得缓慢，预期的处理时间值将变得不准确。请使用经过重新训练的工具来充分学习图像信息。

• 对于红色分析工具，标记缺陷区域的面积与通过接受（右键单击标记区域 → 单击接受区域）该标记区域而创建的标注缺陷区域的面积略有不同。

• 在遮蔽/区域编辑器窗格（图像显示区域右键单击弹出菜单中的编辑遮蔽或编辑区域）中擦除遮蔽/区域将对所有区域/遮蔽应用高斯平滑。这会导致整个遮蔽/区域轻微移动，其尺寸也会发生轻微变化。此问题从 VisionPro ViDi 开始既已存在。

 

工具 - 绿色分类

• 对高细节模式的绿色分类工具完成训练之后，将无法更改该类的名称。

 

工具 - 蓝色读取

• 对于蓝色读取，无论图像文件信息中的标记复选框是启用还是禁用，标记都会显示在视图上。这个问题自 ViDi 4.1 以来就存在。

 

参数搜索

• 在“主页”中，如果您在路径中设置 1 层深度目录路径（示例："E:/" 或 "A:/"），参数搜索会终止并显示错误，您无法重新将其打开。有关此问题的解决方法，请参阅在主页的路径处设置 1 层深目录后，无法启动参数搜索。。

 

VisionPro Deep Learning 服务

• MultipleDevicesPerTool 不再支持 VisionPro Deep Learning。因此，如果为服务选择“--gpu-mode =MultipleDevicesPerTool”，则会出现“发生一个或多个错误”的错误消息。请选择其他选项以运行 VisionPro Deep Learning Service。
• 对于 VisionPro Deep Learning Service，当前禁用了“工作区”面板右键单击弹出菜单上的“导出运行时工作区至服务”。要导出运行时工作区，请转到并选择工作区 - 导出运行时工作区至服务。
• 对于 VisionPro Deep Learning Service，当托管服务具有 2 个不同服务器端口（客户端 1 通过端口 1 连接，客户端 2 通过端口 2 连接）的服务时，如果某个工作区已被客户端使用，“锁定”图标不会出现在此客户端“工作区”中的工作区上。

 

从SuaKIT 或旧版 VisionPro Deep Learning 迁移

• 高细节模式对 SuaKIT 使用不同的调整大小算法（仅限高细节模式下的绿色分类工具）。要将导入的 SuaKIT 模型与 VPDL 运行时 API 一起使用，请在处理之前使用 SuaKIT 调整大小 API。
• 对于 SuaKIT 插件，VisionPro Deep Learning 中导入的 SuaKIT 分割项目与原始 SuaKIT 分割项目之间的处理结果可能会因 VisionPro Deep Learning 1.1 的内部逻辑变化而不同。

 

与 VisionPro 集成

• 由于目前对VisionPro 10 的支持有限，VisionPro 10 中的 DLRuntimeTool 编辑控制面板暂时不支持外部 ROI 。

 

插件

• 对于设计程序，添加的热力图复选框在红色分析以外的工具的 Deep Learning 运行时块上初始化。红色分析以外的工具不应支持热力图功能。

 

VisionPro Deep Learning 1.1 (1.1.1)

GPU

• 使用旧的 GPU 时，与 1.0.0 相比，处理速度可能会减慢。由于 NVIDIA 内部问题，使用 NVIDIA GeForce® RTX™ 20 或更早系列时，与 1.0.0 相比，处理速度可能会减慢。

• 有关支持 NVIDIA 驱动程序版本的内部问题。由于与 NVIDIA 驱动程序相关的内部问题，所有 VisionPro Deep Learning 1.1.0 用户必须使用以下版本的 NVIDIA 驱动程序：

  • NVIDIA GeForce® 系列的 461.09 或更高版本。

  • NVIDIA RTX / Quadro® 系列的 R460 U2 (461.09) 或更高版本。

• 由于与运行时相关的内部问题，C API 可能无法正常工作。为了避免此问题，所有 C API 用户必须遵循以下步骤。

  1. 从您的 PC 中删除当前安装的 NVIDIA 驱动程序。

  2. 重新启动您的 PC，然后安装版本与 VisionPro Deep Learning 1.1.0 兼容的 DCH NVIDIA 驱动程序（ NVIDIA RTX / Quadro® 的 461.09 或更高版本，或者 R460 U2 (461.09) 或更高版本）

 

操作系统 (OS)

• 由于 NVIDIA 驱动程序引起的操作系统兼容性问题，在 VisionPro Deep Learning 上不支持 Windows Server 2016 。对于 Windows Server 2016 环境下的用户，必须从 Windows Server 2016 升级到 Windows Server 2019 后才能使用 VisionPro Deep Learning 服务器。只有配置为使用 Deep Learning 客户端/服务器功能的“服务器”支持 Windows Server 2019。

 

Cognex Deep Learning Studio (GUI)

• 如果您在创建报告期间注销 PC，某些图像将显示为黑色。为了避免此问题，请不要在创建报告时注销 PC（不关闭远程环境也不锁定屏幕）。

 

工作区

• 当用户或系统在短时间内重复保存工作区时会发生 Boost::filesystem::rename 错误。这只是针对在保存时出现问题发出的警报。只能通过再次保存工作区来解决此问题。
• 从 ViDi Suite 导入的工作区中显示组。

• 如果导入的包含“组”的工作区是在 4.1 和之前版本中创建的，则“组”仍会在 Cognex Deep Learning Studio 中显示，但您不能进行修改。

• 有关此问题的解决方法，请参阅常问问题。

• 建议删除先前工作区中的“组”，然后导入 Cognex Deep Learning Studio。

• 特别是在工作区大于 10 GB 的情况下，
  • 同时在不同的大型工作区中克隆工具时，克隆工作不会结束。
  • 在创建的报告中未包含某些图像。

 

工具 - 一般

• 如果由于非特定原因而导致工具保存不当，则无法导出或克隆工作区或工具。可以通过再次处理工具并保存工作区来避免此问题。

• 对于所有工具，如果工具因某种未知原因崩溃，则在导入包含此工具的工作区时会删除此工具中的图像。

• 如果数据库概述中的集合名称包含单引号 (')，则不能更改该集合的名称。

• 如果数据库概述中的集合名称包含单引号 (')，则当您尝试通过单击数据库概述中的该集合的图标来过滤视图浏览器上的视图时会发生错误。

 

工具 - 红色分析

• GPU 和 CPU 的处理结果是不同的。区别在于结果的第二个小数位。例如，当分别使用 CPU 和 GPU 进行处理时，可以获得不同的结果，例如 0.80 和 0.81。

• 在红色分析工具中，缺陷区域不能延伸到视图的左侧。为了避免此问题，当缺陷区域触及图像的左侧时，请设置比原始图像尺寸宽 4 个像素的 ROI。例如，如果您有一个大小为（x=0，y=0，w=100，h=100）的图像，并且它已检测到图像左侧存在区域接触，请将 ROI 大小设置为（x=-4，y=0，w=104，h=100）。

• 当您设置较小的特征尺寸（尤其是小于 10）并训练红色分析工具（同时在“监督”和“无监督”模式下）时，工作区将会变大。用于在工作区中保存热力图的 vvb 文件是主要原因。例如：
  • 特征尺寸=10，采样密度=3，8192x8192 图像：1 个 vvb 文件大小=94 MB
  • 特征尺寸=10，采样密度=10，8192x8192 图像：1 个 vvb 文件大小=1 GB
  • 特征尺寸=40，采样密度=3，8192x8192 图像：1 个 vvb 文件大小=23 KB

• 对于红色分析监督模式（高细节和聚焦），应用区域筛选条件可能会影响自动阈值的结果，使其在生成最佳 F1 得分的最佳阈值时受到影响。

• 对于红色分析高细节，更改工具参数中的处理参数值并回滚到原始值可能会影响结果的小数点后 4 位。

• 对于红色分析高细节，一般来说，您可以猜到在减小降采样尺寸时处理时间会增加，但可能会发生相反的情况，而这不是错误。

• 对于红色分析监督，如果每个视图中有极大量的缺陷区域，特别是当工具没有得到足够的训练时，VisionPro Deep Learning 将变得缓慢，预期的处理时间值将变得不准确。请使用经过重新训练的工具来充分学习图像信息。

• 对于红色分析工具，标记缺陷区域的面积与通过接受（右键单击标记区域 → 单击接受区域）该标记区域而创建的标注缺陷区域的面积略有不同。

• 在遮蔽/区域编辑器窗格（图像显示区域右键单击弹出菜单中的编辑遮蔽或编辑区域）中擦除遮蔽/区域将对所有区域/遮蔽应用高斯平滑。这会导致整个遮蔽/区域轻微移动，其尺寸也会发生轻微变化。此问题从 VisionPro ViDi 开始既已存在。

 

工具 - 绿色分类

• 对高细节模式的绿色分类工具完成训练之后，将无法更改该类的名称。

 

工具 - 蓝色读取

• 对于蓝色读取，无论图像文件信息中的标记复选框是启用还是禁用，标记都会显示在视图上。这个问题自 ViDi 4.1 以来就存在。

 

VisionPro Deep Learning 服务

• MultipleDevicesPerTool 不再支持 VisionPro Deep Learning。因此，如果为服务选择“--gpu-mode =MultipleDevicesPerTool”，则会出现“发生一个或多个错误”的错误消息。请选择其他选项以运行 VisionPro Deep Learning Service。
• 对于 VisionPro Deep Learning Service，当前禁用了“工作区”面板右键单击弹出菜单上的“导出运行时工作区至服务”。要导出运行时工作区，请转到并选择工作区 - 导出运行时工作区至服务。
• 对于 VisionPro Deep Learning Service，当托管服务具有 2 个不同服务器端口（客户端 1 通过端口 1 连接，客户端 2 通过端口 2 连接）的服务时，如果某个工作区已被客户端使用，“锁定”图标不会出现在此客户端“工作区”中的工作区上。

 

从SuaKIT 或旧版 VisionPro Deep Learning 迁移

• 高细节模式对 SuaKIT 使用不同的调整大小算法（仅限高细节模式下的绿色分类工具）。要将导入的 SuaKIT 模型与 VPDL 运行时 API 一起使用，请在处理之前使用 SuaKIT 调整大小 API。
• 对于 SuaKIT 插件，VisionPro Deep Learning 中导入的 SuaKIT 分割项目与原始 SuaKIT 分割项目之间的处理结果可能会因 VisionPro Deep Learning 1.1 的内部逻辑变化而不同。

 

与 VisionPro 集成

• 由于目前对VisionPro 10 的支持有限，VisionPro 10 中的 DLRuntimeTool 编辑控制面板暂时不支持外部 ROI 。

 

插件

• 对于设计程序，添加的热力图复选框在红色分析以外的工具的 Deep Learning 运行时块上初始化。红色分析以外的工具不应支持热力图功能。

 

VisionPro ViDi 3.1.0 ~ VisionPro Deep Learning 1.0.1

GPU

• 使用旧的 GPU 时，与 1.0.0 相比，处理速度可能会减慢。由于 NVIDIA 内部问题，使用 NVIDIA GeForce® RTX™ 20 或更早系列时，与 1.0.0 相比，处理速度可能会减慢。

• 有关支持 NVIDIA 驱动程序版本的内部问题。由于与 NVIDIA 驱动程序相关的内部问题，所有 VisionPro Deep Learning 1.0.1 用户必须使用以下版本的 NVIDIA 驱动程序：

  • NVIDIA GeForce® 系列的 457.09 或更高版本。

  • NVIDIA RTX / Quadro® 系列的 R460 U2 (461.09) 或更高版本。

• 由于与运行时相关的内部问题，C API 可能无法正常工作。为了避免此问题，所有 C API 用户必须遵循以下步骤。

1. 从您的 PC 中删除当前安装的 NVIDIA 驱动程序。

2. 重新启动您的 PC，然后安装版本与 VisionPro Deep Learning 1.0.1 兼容的 DCH NVIDIA 驱动程序（ NVIDIA RTX / Quadro® 的 457.09 或更高版本，或者 R460 U2 (461.09) 或更高版本）

• 高细节模式无法有效地支持多个 GPU。如果您在训练或处理高细节模式下的绿色分类工具的同时还训练或处理另一个工具，您将无法获得使用多个 GUI 的优势。例如，在同时训练或处理聚焦模式和高细节模式的作业时，每个作业可能都比一次仅训练或处理一个作业要慢。

 

操作系统 (OS)

• 由于 NVIDIA 驱动程序引起的操作系统兼容性问题，在 VisionPro Deep Learning 上不支持 Windows Server 2016 。对于 Windows Server 2016 环境下的用户，必须从 Windows Server 2016 升级到 Windows Server 2019 后才能使用 VisionPro Deep Learning 服务器。只有配置为使用 Deep Learning 客户端/服务器功能的“服务器”支持 Windows Server 2019。

 

Cognex Deep Learning Studio (GUI)

• 如果您在创建报告期间注销 PC，某些图像将显示为黑色。为了避免此问题，请不要在创建报告时注销 PC（不关闭远程环境也不锁定屏幕）。

 

工作区

• 当用户或系统在短时间内重复保存工作区时会发生 Boost::filesystem::rename 错误。这只是针对在保存时出现问题发出的警报。只能通过再次保存工作区来解决此问题。
• 从 ViDi Suite 导入的工作区中显示组。

• 如果导入的包含“组”的工作区是在 4.1 和之前版本中创建的，则“组”仍会在 Cognex Deep Learning Studio 中显示，但您不能进行修改。

• 有关此问题的解决方法，请参阅常问问题。

• 建议删除先前工作区中的“组”，然后导入 Cognex Deep Learning Studio。

• 特别是在工作区大于 10 GB 的情况下，
  • 同时在不同的大型工作区中克隆工具时，克隆工作不会结束。
  • 在创建的报告中未包含某些图像。

 

工具 - 一般

• 如果由于非特定原因而导致工具保存不当，则无法导出或克隆工作区或工具。可以通过再次处理工具并保存工作区来避免此问题。

 

工具 - 红色分析

• GPU 和 CPU 的处理结果是不同的。区别在于结果的第二个小数位。例如，当分别使用 CPU 和 GPU 进行处理时，可以获得不同的结果，例如 0.80 和 0.81。

• 在红色分析工具中，缺陷区域不能延伸到视图的左侧。为了避免此问题，当缺陷区域触及图像的左侧时，请设置比原始图像尺寸宽 4 个像素的 ROI。例如，如果您有一个大小为（x=0，y=0，w=100，h=100）的图像，并且它已检测到图像左侧存在区域接触，请将 ROI 大小设置为（x=-4，y=0，w=104，h=100）。

• 当您设置较小的特征尺寸（尤其是小于 10）并训练红色分析工具（同时在“监督”和“无监督”模式下）时，工作区将会变大。用于在工作区中保存热力图的 vvb 文件是主要原因。例如：
  • 特征尺寸=10，采样密度=3，8192x8192 图像：1 个 vvb 文件大小=94 MB
  • 特征尺寸=10，采样密度=10，8192x8192 图像：1 个 vvb 文件大小=1 GB
  • 特征尺寸=40，采样密度=3，8192x8192 图像：1 个 vvb 文件大小=23 KB

• 对于红色分析工具，标记缺陷区域的面积与通过接受（右键单击标记区域 → 单击接受区域）该标记区域而创建的标注缺陷区域的面积略有不同。

• 在遮蔽/区域编辑器窗格（图像显示区域右键单击弹出菜单中的编辑遮蔽或编辑区域）中擦除遮蔽/区域将对所有区域/遮蔽应用高斯平滑。这会导致整个遮蔽/区域轻微移动，其尺寸也会发生轻微变化。此问题从 VisionPro ViDi 开始既已存在。

 

工具 - 绿色分类

• 对高细节模式的绿色分类工具完成训练之后，将无法更改该类的名称。

 

工具 - 蓝色读取

• 对于蓝色读取，无论图像文件信息中的标记复选框是启用还是禁用，标记都会显示在视图上。这个问题自 ViDi 4.1 以来就存在。

 

VisionPro Deep Learning 服务

• MultipleDevicesPerTool 不再支持 VisionPro Deep Learning。因此，如果为服务选择“--gpu-mode =MultipleDevicesPerTool”，则会出现“发生一个或多个错误”的错误消息。请选择其他选项以运行 VisionPro Deep Learning Service。

 

从SuaKIT 或旧版 VisionPro Deep Learning 迁移

• 高细节模式对 SuaKIT 使用不同的调整大小算法（仅限高细节模式下的绿色分类工具）。要将导入的 SuaKIT 模型与 VPDL 运行时 API 一起使用，请在处理之前使用 SuaKIT 调整大小 API。

 

与 VisionPro 集成

• 由于目前对VisionPro 10 的支持有限，VisionPro 10 中的 DLRuntimeTool 编辑控制面板暂时不支持外部 ROI 。